AI药物专利背后：体内实验缺失与制度平衡难题

AI技术在药物发现领域应用日益广泛，能识别潜在药物靶点、预测蛋白质结构并筛选化合物，提升研发效率。但技术发展也带来隐忧，可能导致人们在缺乏真实世界测试数据时仓促申请专利，阻碍后续研究。

波士顿大学和杜克大学的两位法学教授在Science的政策论坛发文探讨AI对药物研发和专利制度的影响。研究发现，AI原生公司申请专利时体内实验比例显著低于传统制药公司，在体内ADMET实验和药物配方披露方面也低于对照组，这可能使有潜力的化合物被忽视。

AI生成的新分子公开披露会带来制度障碍，成为“现有技术”阻碍他人专利布局，使有临床潜力的化合物难以吸引投资和进入临床研究。

针对这些挑战，研究团队提出建议。要谨慎看待AI原生公司体内实验证据少的现象，提高新颖AI生成分子的专利申请证据门槛；允许未测试的披露分子被他人申请专利，延长新化合物临床试验后的监管保护期；若AI原生公司用高质量模型替代体内验证，应在专利中披露AI推理逻辑与证据链。从长远看，制度设计要在保障公开价值和保护研发积极性间找到平衡。